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公开(公告)号：CN109063599A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810769796.5
申请日：2018-07-13
Applicant: 北京大学
CPC classification number: G06K9/00503 , G06K9/00523 , G06K9/00536 , G06K9/6215
Abstract: 本发明公开了一种在脉冲阵列信号之间进行距离度量的方法，包括步骤：S110、将原始脉冲阵列信号和参考脉冲阵列信号分别从脉冲阵列信号域转换到脉冲阵列特征域，得到原始脉冲阵列特征和参考脉冲阵列特征；S120、在脉冲阵列特征域，计算所述原始脉冲阵列特征和所述参考脉冲阵列特征之间的差分脉冲阵列特征；S130、计算所述差分脉冲阵列特征的能量，并将其进行变换，将变换结果作为原始脉冲阵列信号和参考脉冲阵列信号之间的距离度量。由此将脉冲阵列信号的距离度量从脉冲阵列信号域扩展到脉冲阵列特征域，可以方便且高效的度量两个脉冲阵列信号的距离。
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公开(公告)号：CN104657706B
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201510041383.1
申请日：2015-01-27
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于图像的高铁线路线杆断裂异常与联接结构体异常检测方法，采用一种多尺度局部二值化算法对待检测的高速铁路沿线拍摄图像进行二值化处理，突出线路主体，并有效排除背景干扰，利用一种骨架提取算法对二值图像进行处理，得到线路的骨架结构，针对线路中存在的线杆断裂异常，通过分析线路骨架结构进行断裂点检测，发现并定位可能出现断裂的位置，针对联接结构体异常，利用线路骨架结构图对联接体局部图像进行提取，并利用卷积神经网络进行异常的检测与判定；本发明可以自动、高效地对铁路线路进行线杆断裂异常和联接结构体异常检测，从而有效提高输电线路安全监察工作的效率。
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公开(公告)号：CN104537356B
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201510014586.1
申请日：2015-01-12
Applicant: 北京大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种利用瑞士轮排序进行步态识别的行人再标识方法和装置。该方法包括：检测待检测视频中的行人的目标对象，提取所述目标对象的前景、步态周期和步态特征；将目标对象的步态特征和候选数据的步态特征进行相似性分析得到待排序数据；使用训练好的瑞士轮排序系统，将待排序数据进行多层次的分组排序，组合多层次的分组排序的结果得到待排序数据的最终排序结果，将目标对象识别为最终排序结果中排名最靠前的候选数据。本发明实施例能有效适应步态在多种情况下差异较大的问题，提高了监控视频场景中对象再标识的准确性，降低误检，实现了有效的行人检测和再标识任务。
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公开(公告)号：CN103916666B
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201310008086.8
申请日：2013-01-09
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/15 , H04N19/184 , H04N19/30
Abstract: 本发明提供了一种视频编码方法、解码方法、编码器及解码器，获取当前图像和当前图像的序号，根据该序号和预设的图像层次结构，确定当前图像所处的图像层次，并生成当前图像的层次标识，其中，预设的图像层次结构包括图像层次间的参考关系和各图像层次的构成，当前图像的层次标识用于标识与当前图像对应的参考图像缓冲区的目标管理方式，参考参考图像缓冲区中的参考图像，对当前图像进行编码，得到当前图像的编码比特流，该编码比特流包括该层次标识，根据该层次标识所标识的目标管理方式，对参考图像缓冲区进行管理。本发明通过预设的图像层次结构，对参考图像缓冲区进行管理，以较少缓存单元个数实现图像间灵活的参考关系，提高视频编解码性能。
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公开(公告)号：CN103152570B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201310066518.0
申请日：2013-03-01
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/107 , H04N19/573 , H04N19/577 , H04N19/44
Abstract: 本发明实施例提供了一种视频位流解码方法和装置，用于解码包含至少一帧背景图像的视频位流。其中，所述视频位流解码方法包括：接收被解码的视频帧，其中所述视频帧中包含了至少一个语法标志，解析所述视频帧中是否包含第一标志（标志当前帧是否为背景帧）；若不包含第一标志，解析所述第二标志；当所述第二标志标示当前帧存在利用背景图像进行差分编码时，将当前帧之前出现的背景图像加入到参考图像队列中；依次遍历当前帧内所有宏块，解析位于每个宏块头中的第三标志，当所述第三标志标示当前宏块采取差分编码模式编码时，以参考图像队列中的图像作为参考，利用差分编码模式对当前宏块进行解码，直至完成当前帧中所有宏块的解码。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103019382B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201210548557.X
申请日：2012-12-17
Applicant: 北京大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明提供一种基于P2和VPP反映大脑脑部信号的脑机接口方法，主要包括：通过图片刺激器播放视觉刺激；采集视觉事件诱发的脑电信号并进行处理；对P2和VPP的联合信号进行分析得到脑机接口控制信号；通过信号输出装置输出信号。利用本发明提供的基于P2和VPP反映大脑脑部信号的脑机接口方法，拓展了脑机接口目标脑电成分的范围，提高信号判断的准确性，不需要基于使用者任何的外周系统的动作即可获得有效信号，对使用者没有损害，可用于残疾人士的支持辅助系统。
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公开(公告)号：CN104268900A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410504910.3
申请日：2014-09-26
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明提供一种运动目标检测方法及装置，该方法包括：在视频流的压缩域中，对当前帧图像中帧内编码的像素块进行运动向量预测，得到帧内编码的像素块的运动向量，其中，视频流中的每帧图像预先按照设定规则被分割成设定数目个像素块，每帧图像大小相同；根据当前帧以及当前帧之前连续M帧图像中，位于同一位置的像素块对应的运动向量为非零向量的次数，确定当前帧图像中的所有非零向量；根据确定的所有非零向量，确定当前帧图像中的运动区域；将运动区域映射到像素域，在运动区域中，采用像素域目标检测算法进行预设目标的检测，并将检测到的预设目标进行标记后输出。本发明能够提高目标检测的准确度以及目标检测的速度。
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公开(公告)号：CN104168482A
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201410302970.7
申请日：2014-06-27
Abstract: 本发明公开了一种视频编解码方法及装置，在本方案中，由于在编码过程中，可从像素级对各待编码原始视频图像进行分层，因此会更为灵活地支持视频编码过程中对象的层次表示，并且还可达到提高视频编码过程中对视频图像的轮廓描述的精确性的效果。再有，由于在编码过程中，还可将用于反映原始视频图像中的各像素所对应的视频内容层级的像素属性标识值也编入输出视频位流，以便在解码出原始视频图像的同时也可解码出各像素的像素属性标识信息、进而根据各像素的像素属性标识信息、提取出不同层次的对象，从而还可达到更为灵活地支持视频解码过程中对象的层次表示以及提高视频解码过程中对视频图像的轮廓描述的精确性的目的。
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公开(公告)号：CN103796028A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410067035.7
申请日：2014-02-26
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及一种视频编码中基于图像信息的运动搜索方法和装置，属于数字媒体处理技术领域中的视频编码技术，包括图像前背景性质划分模块、背景区域搜索模块、前景区域搜索模块；对当前待编码图像进行前、背景性质划分，得到该图像的前、背景信息；对于前景区域和背景区域，分别采用高复杂度搜索方法及低复杂度搜索方法；本发明的益处在于：利用背景建模所生成的背景，可以将编码图像中划分为前景区域和背景区域。对当前图像某区域进行编码时，可以利用其前背景信息设计运动搜索方法，在保证编码质量不显著下降的前提下减小运动搜索的复杂度。
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公开(公告)号：CN103778642A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201310677149.9
申请日：2013-12-12
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种目标跟踪的方法及装置，所述方法包括：当输入第t帧图像时，通过前t-1帧图像学习更新得到的在线模型Ht-1，预计对象所在区域；在预计的对象所在区域进行样本数据采集，并将所述样本数据组成Bag集合，所述Bag集合为无标签数据；通过所述Bag集合以及特定模型对在线模型Ht-1进行半监督学习更新，得到第t帧图像的在线模型Ht；根据第t帧图像的在线模型Ht输出跟踪结果。本发明提出的方法及装置可实现减少样本噪声的引入，获得对遮挡健壮的跟踪效果。
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